작성: KarenZ, Foresight News
한때 크립토 스타일의 포인트로 사용자들의 데이터 기여를 유도했던 프로젝트가 이제 세쿼이아 캐피털, 엔비디아, 마이크로소프트 등 테크 거대 기업과 투자 기관의 지원을 받으며, 연말까지 3억 달러의 매출을 예상하고 있다.
바로 Mecka AI다.
10월 7일, Mecka AI는 세쿼이아 캐피털이 리드한 6000만 달러 규모의 시리즈 B 투자 유치를 발표했다. 엔비디아, 마이크로소프트 산하 M12, 퀄컴 벤처스, 삼성 등 신규 투자자가 참여했고, Framework Ventures, Kindred Ventures, 스타트업 인큐베이터 겸 VC인 Neo 등이 계속해서 지원했다.
회사는 동시에 2026년 6월 기준 연환산 매출 런레이트(annualized revenue run-rate)가 1억 달러를 넘어섰으며, 연말에는 3억 달러에 이를 것으로 예상한다고 밝혔다. 다만 이는 회사가 공개한 연환산 매출 런레이트일 뿐, 이미 실현된 연간 매출이 아니라는 점에 유의해야 한다.
크립토 업계에 Mecka는 전혀 낯선 AI 기업이 아니다. 크립토 업계 투자자뿐 아니라 창업팀 역시 크립토 배경을 갖고 있다. 더 주목할 점은 Mecka가 초기에 크립토 업계 색채가 짙은 포인트 프로그램을 선보이며 한때 사용자들 사이에서 향후 토큰 발행 가능성에 대한 추측을 불러일으켰다는 사실이다.
하지만 현재 Mecka의 공식 웹사이트와 투자 유치 발표는 Web3를 거의 강조하지 않으며, 스스로를 피지컬 AI(Physical AI) 데이터 인프라 기업으로 규정하고 있다.
크립토 포인트에서 로봇 데이터 사업으로, Mecka는 어떤 변화를 겪었을까?
Mecka의 배경은?
Mecka의 주요 공동 창업자 4인은 Josh Gao(CEO), Jason Chong(CTO), Duy Nguyen(COO), Mogen Cheng(CPO)이다.
흥미롭게도 네 사람 모두 처음에는 전문 로봇 연구 배경이 없었다. CEO Josh Gao는 Mogen Cheng과 함께 외식 소프트웨어 스타트업을 공동 창업했고, 2023년 해당 사업을 매각했다.
공동 창업자 겸 CTO인 Jason Chong은 크립토 업계의 익숙한 얼굴로, 암호화폐 결제 스타트업 Utopia Labs를 창업했으며, 이 회사는 이후 코인베이스에 인수됐다. 《포춘》지 보도에 따르면, 운영을 담당하는 Duy Nguyen은 운동화 리셀 사업 경험이 있으며, 운동화 되팔기로 수백만 달러를 벌었다고 한다.
Josh Gao는 《포춘》과의 인터뷰에서 팀원 모두 로봇 업계 출신이 아니라고 인정했다. 이들은 연구 논문을 읽고, 로봇 연구소를 방문하고, 연구자들과 교류하면서 점차 한 가지 문제를 발견했다. 로봇 업계에는 점점 더 발전된 하드웨어와 모델이 있지만, 대규모의 실제적이고 충분히 풍부한 인간 동작 데이터가 부족하다는 점이었다. 팀은 이를 통해 방향을 정했다. 로봇을 직접 만드는 대신, 로봇이 현실 세계를 학습하는 데 필요한 데이터를 제공하자는 것이었다.
설립 시기에 대해서는 공개 보도마다 다소 차이가 있다. TechCrunch는 Mecka의 창업 시기를 2024년으로 소급하는 반면, 《포춘》은 네 명의 창업자가 초기에 대량의 데이터를 축적한 뒤 2025년에 Mecka AI를 정식으로 출범하기로 결정했다고 전한다. 따라서 2024년은 초기 프로젝트 탐색 단계로, 2025년은 보도에서 언급된 회사 출범 단계로 이해할 수 있다.
투자 유치 측면에서 Mecka는 2025년 8월 Neo가 리드한 800만 달러 규모의 시드 라운드를 공개적으로 완료했다.
2026년 6월에는 총 6000만 달러 규모의 투자 유치(2500만 달러 시리즈 A 및 3500만 달러 후속 투자)를 발표했으며, Framework Ventures가 리드하고 Menlo Ventures, SV Angel, Kindred Ventures 등이 참여했다.
4개월 후, Mecka는 다시 6000만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 유치하며 투자자 구성을 세쿼이아 캐피털, 엔비디아, 마이크로소프트 산하 M12 등으로 확장했다.
Framework Ventures에서 세쿼이아 캐피털, 그리고 엔비디아, 마이크로소프트 등 전략적 투자자까지, Mecka의 투자자 구성은 더 이상 크립토 업계에 국한되지 않는다.
Mecka는 무엇인가?
AI는 글을 쓰고 코드를 생성할 수 있지만, 로봇이 커피를 나르고, 옷을 개고, 자동차를 수리하는 법을 배우려면 여전히 대량의 훈련이 필요하다.
이유는 간단하다. 언어 모델은 인터넷에서 방대한 텍스트를 얻을 수 있지만, 로봇은 현실 세계의 동작, 힘, 접촉, 공간 관계를 이해해야 한다. 이러한 정보는 웹페이지에서 직접 얻을 수 없다.
Mecka가 하는 일은 인간의 일상 활동을 로봇이 사용할 수 있는 훈련 데이터로 변환하는 것이다.
운영 프로세스는 크게 세 단계로 나뉜다.
첫째는 데이터 수집이다.Mecka는 인력을 조직해 휴대폰이나 자체 개발한 멀티 센서 장비로 요리, 물건 정리, 자동차 수리 등 일상 활동을 기록한다.
다음은 데이터 처리다.公사는 컴퓨터 비전, 멀티모달 모델 등의 기술을 활용해 원본 영상과 센서 데이터를 처리하고, 동작 궤적, 손 자세, 3차원 공간 정보 등을 추출한다.
마지막은 데이터 제공이다.Mecka는 처리된 데이터를 로봇 연구소, AI 모델 팀, 기업에 제공해 모델 훈련, 평가 및 실제 로봇 배포에 활용하도록 한다.
Mecka의 핵심 비즈니스 모델은 B2B 데이터 및 관련 서비스다.
2025년 8월, Upstarts 보도에 따르면 Mecka는 일부 《포춘》 100대 기업과 유료 계약을 체결했다고 공개했으며, 로봇 기업 1X Technologies를 초기 파트너로 언급했다.
현재 회사는 여러 선도 로봇 연구소와 다수의 미국 테크 7대 기업에 서비스를 제공하고 있다고 밝혔지만, 전체 고객 명단과 구체적인 계약 금액은 공개하지 않았다.
다만 Mecka는 더 이상 데이터 판매에만 만족하지 않는다.
최신 투자 유치 발표에서 회사는 하드웨어 연동, 현장 데이터 수집, 모델 사후 훈련, 시스템 통합 및 이후의 운영·유지보수를 포함한 로봇 상용 배포 사업도 강조했다.
이는 Mecka가 훈련 데이터 공급업체에서 한 걸음 더 나아가 기업의 로봇 배포 서비스 제공업체가 되고자 한다는 의미다.
이 모델의 가치는 Mecka가 일회성 데이터를 판매할 수 있을 뿐 아니라, 배포와 지속적인 운영을 통해 고객과 장기적인 협력 관계를 구축할 수 있다는 데 있다.
Mecka는 Web3를 희석시켰나?
현재의 피지컬 AI 포지셔닝과 비교하면, Mecka의 초기 크립토 색채는 훨씬 뚜렷했다.
2024년, Mecka는 크립토 업계에서 영감을 받은 포인트 프로그램을 선보였다. 초기 포인트는 소셜 태스크까지 포함해 사용자 성장 기능도 겸했다.
이 경험에 대해 Upstarts 보도에 따르면 Mecka CEO Josh Gao가 설명을 내놓은 바 있다. 이 모델은 프로젝트가 초기에 주목받는 데 도움이 됐지만, 특히 대기업과 협력할 때 회사에 신뢰 문제를 안겨주기도 했다.CTO Jason Chong은 한 회사가 수백만 시간의 품질이 고르지 못한 영상 데이터를 수집하고자 한다면 토큰 메커니즘이 역할을 할 수 있지만, 그런 수집 규모가 필요 없다면 오히려 방해가 될 수 있다고 보았다.
이후 Mecka는 게임화된 일상 태스크로 전환해 사용자가 침대 정리 같은 활동을 통해 데이터를 기여하도록 했다. 기업 맞춤형 태스크의 경우, 회사는 선별된 데이터 수집 인력에게 전용 장비를 제공해 더 높은 품질의 데이터를 확보했다.
그렇다면 지금도 Mecka가 사용자에게 포인트를 지급할까? 이 점은 아직 확인할 수 없다.
2026년 2월, Mecka는 애플 앱스토어에 새로운 iOS 앱을 출시했다. 공식 설명에 따르면 이 앱은 내부 로봇 연구소를 위한 1인칭 데이터 녹화 도구로, 주로 데이터 녹화, 업로드, 태스크 관리에 사용되며 포인트, 토큰, 에어드랍 메커니즘에 대한 언급은 공개적으로 없다.
필자는 이 앱을 다운로드했지만, 진입 시 Access Code(접근 코드)를 입력해야 해서 내부 태스크와 보상 규칙을 당장 확인할 수 없었다. 따라서 현재 데이터 제공자가 받는 보상이 포인트인지, 현금인지, 아니면 다른 형태인지 확정할 수 없다.
데이터 사업이 자리 잡으면 토큰이 필요할까?
Mecka의 발전 과정을 돌아보면, 가장 주목할 점은 토큰 발행 여부가 아니라 데이터 수집 모델이 어떻게 기업의 수요와 점차 결합해 왔는가다.
초기 포인트 프로그램이 해결한 것은 콜드 스타트 문제였다. 더 많은 일반 사용자의 참여를 유도해 로봇에 대량의 실제 세계 데이터를 제공하는 방법이 그것이다.
하지만 상업 고객의 수요는 더 복잡하다.
로봇 연구소에게 영상의 양은 유일한 지표가 아니다. 데이터가 정확한지, 동작이 완전한지, 특정 훈련 태스크에 대응할 수 있는지, 수집 품질이 안정적인지도 똑같이 중요하다.
따라서 개방형 포인트 인센티브와 전문적인 유료 수집은 완전히 동일한 비즈니스 모델이 아니다.
전자는 대량의 참여자를 끌어들이기 쉽고, 후자는 구체적인 고객 수요를 중심으로 수집 과정을 관리하는 데 유리하다. 두 방식은 공존할 수도 있어 어느 쪽이 반드시 더 효과적이라고 단정하기는 어렵다.
Mecka가 초기에 크립토 포인트를 시도했다가 이후 기업 맞춤형 데이터와 상용 배포를 더 중시하게 된 것은 비즈니스 모델이 점차 초점을 맞춰가는 과정으로 볼 수 있다.
1억 달러를 넘는 연환산 매출 런레이트는 적어도 회사가 주장하는 현재 사업이 상당한 규모의 매출 기반을 형성했음을 보여준다. 다만 완전한 재무 공시가 없어 외부에서는 여전히 매출총이익률, 수익성, 성장의 지속 가능성을 판단할 수 없다.
Mecka의 발전은 크립토 업계에 생각해 볼 만한 질문을 남겼다. 만약 한 프로젝트가 결국 전통적인 상업 매출에 의존해 데이터 기여자에게 지속적으로 보상을 지급하고 기업의 데이터 구매 수요를 충족할 수 있다면, 토큰은 여전히 필수 요소일까?
Mecka에게 이 질문은 아직 최종 답이 없다.
하지만 확실한 것은, 한때 크립토 사용자들의 관심을 끌었던 포인트 프로그램이 이제 더 이상 대외 홍보의 중심이 아니라는 점이다. 그 자리를 로봇 훈련 데이터, 기업 고객, 상용 배포, 그리고 계속 성장하는 매출 규모가 대신하고 있다.
Disclaimer: The market is risky, and investment needs to be cautious. This article does not constitute investment advice. Users should consider whether any opinions, views, or conclusions in this article are in line with their specific circumstances. Investment based on this is at their own risk.